library(lubridate)
library(ggplot2)
library(StreamMetabolism)
library(xts)
library(reshape)
library(scales)
Boden_Schweden <- sunrise.set(65.8251188,21.6887028, "2024/01/01", timezone="MET", num.days=370)
sunrise <- Boden_Schweden$sunrise
sunset <- Boden_Schweden$sunset
sunrise <- strftime(sunrise, format="%R", tz="MET")
sunset <- strftime(sunset, format="%R", tz="MET")
Boden_Schweden["sr"] <- as.POSIXct(sunrise, format = "%H:%M")
Boden_Schweden["ss"] <- as.POSIXct(sunset, format = "%H:%M")
Boden_Schweden["timestamp"] <- align.time(Boden_Schweden$sunrise, 60*10)
Boden_Schweden <- Boden_Schweden[c("timestamp", "sr", "ss")]
locsrss <- ggplot(Boden_Schweden, aes(x=Boden_Schweden$timestamp)) + geom_line(aes(y=Boden_Schweden$sr)) + geom_line(aes(y=Boden_Schweden$ss)) + labs(title = " Sonnenauf-/Sonnenuntergang - Boden_Schweden 2024", x = "Datum", y = "Zeit")
pdf("Boden_Schweden_SA_SU.pdf", paper="a4r", width=11)
locsrss
dev.off()
png(filename="Boden_Schweden_SA_SU.png", width = 1400, height = 800, units = "px")
locsrss
dev.off()
Boden_Schweden["Sonnenaufgang"] <- strftime(Boden_Schweden$sr, format="%H:%M")
Boden_Schweden["Sonnenuntergang"] <- strftime(Boden_Schweden$ss, format="%H:%M")
write.table(Boden_Schweden, file="Boden_Schweden_SaSu.csv", dec=',', sep=';', row.names=FALSE)